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據(jù)東亞日報 5月5日報道，由韓國蔚山科學技術(shù)院（UNIST）材料科學與工程系教授Junki Seo領(lǐng)導(dǎo)的團隊4日宣布，他們開發(fā)出了一種模仿大腦結(jié)構(gòu)的新一代人工智能設(shè)備。隨著學習大規(guī)模數(shù)據(jù)的人工智能模型最近備受關(guān)注，人們對類似大腦的“神經(jīng)形態(tài)”計算系統(tǒng)的興趣與日俱增，這種系統(tǒng)可以通過集成運算和存儲功能，以低功耗處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。

圖片來自：UNIST

Junki Seo教授團隊開發(fā)的新一代設(shè)備可以模擬大腦中的神經(jīng)細胞——神經(jīng)元的信號傳輸，因此可以運用在神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)上。研究團隊將可以存儲電荷的“浮柵”加倍，實現(xiàn)神經(jīng)元之間復(fù)雜的信號傳輸。現(xiàn)有的單一浮柵器件通過在一個浮柵中存儲大量電荷，在傳輸復(fù)雜信號方面存在局限性。研究團隊透露，雙浮柵器件在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精確度。